R - dplyr/purrr - 从现有列对的 function 创建新列

Question

我遇到了 dplyr::mutate 几次的绊脚石，因为我无法弄清楚如何基于 function（例如求和或其他任何东西）创建新列，这将基于所有对创建新列的两组输入列。 部分演示如下：

#Input data
set.seed(100)
in_dat <- tibble(x1 = sample(x = c(1:10, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 x2 = sample(x = c(1:10, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 x3 = sample(x = c(1:10, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 x4 = sample(x = c(1:10, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 y1 = sample(x = c(1, 0, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 y2 = sample(x = c(1, 0, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 y3 = sample(x = c(1, 0, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 y4 = sample(x = c(1, 0, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 y5 = sample(x = c(1, 0, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE),
                 y6 = sample(x = c(1, 0, NA_real_), size = 1000, replace = TRUE))

#Output data with 1 column pair; all pairs between x and y should be computed
out_dat_1col <- in_dat %>% 
  mutate(miss_x1y1 = if_else(is.na(x1) & is.na(y1), TRUE, FALSE))

这将检查是否有一对 x 和 y 列都具有缺失值并在新列中标记为 TRUE。 不过，这只是一对，我想要一种方法来对 x 和 y 列之间的所有对执行此操作，而不是在它们自己的 mutate 行中手动编码每一对。 我认为 purrr 应该能够做到这一点，但我还没有弄清楚 map 变体的正确语法，或者也可能减少。 我目前从map2_dfc （到 append 新列到现有列的bind_cols ）和reduce2都收到错误，即.x （x 变量）和.y （y 变量）的长度不一致，我不知道如何规避这一点。 任何想法都非常感谢。

#Produces error
out_dat <- in_dat %>% 
  bind_cols(map2_dfc(
    .x = in_dat %>% select(starts_with('x')),
    .y = in_dat %>% select(starts_with('y')),
    .f = ~if_else(is.na(.x) & is.na(.y), TRUE, FALSE)
  ))

Error: Mapped vectors must have consistent lengths:
* `.x` has length 4
* `.y` has length 6

Answer 1

这是使用lapply 、 sapply和mapply创建数据框的简短基础 R 方法：

all_cols <- lapply(in_dat, function(y) sapply(in_dat, function(x) is.na(y) & is.na(x)))
all_cols <- mapply(function(x, y) {colnames(x) <- paste(y, colnames(x), sep = "_"); x}, 
                   all_cols, names(all_cols), SIMPLIFY = FALSE)
df <- as_tibble(cbind(in_dat, do.call(cbind, all_cols)))
df
#> # A tibble: 1,000 x 110
#>       x1    x2    x3    x4    y1    y2    y3    y4    y5    y6 x1_x1 x1_x2 x1_x3 x1_x4
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <lgl> <lgl> <lgl> <lgl>
#>  1     3     7     2     5     1     1     0     1     0    NA FALSE FALSE FALSE FALSE 
#>  2     7     5    10     3    NA     0    NA    NA     0    NA FALSE FALSE FALSE FALSE
#>  3     3     3     3     7     1     1    NA     1     1     1 FALSE FALSE FALSE FALSE
#>  4     7     3     1     8     1    NA     1     0    NA     1 FALSE FALSE FALSE FALSE 
#>  5     5     2    10     7     0    NA    NA     0    NA     1 FALSE FALSE FALSE FALSE 
#>  6     7     8    10     8    NA     1     1     1     1     1 FALSE FALSE FALSE FALSE 
#>  7    10     8     3     5     0     1    NA     1     1     1 FALSE FALSE FALSE FALSE 
#>  8     1    10     5    10     1    NA    NA     0     1     1 FALSE FALSE FALSE FALSE
#>  9     7     2     5     9    NA     0     0    NA     1     1 FALSE FALSE FALSE FALSE
#> 10     8     9     1     4     1    NA    NA     1    NA     0 FALSE FALSE FALSE FALSE
#> # ... with 990 more rows, and 96 more variables

唯一的问题是您还检查了每一行，因此要删除它们，您可以执行以下操作：

df <- df[sapply(strsplit(names(df), "_"), function(x) {!any(duplicated(x))})]